論文の概要: Region-Aware Exposure Consistency Network for Mixed Exposure Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18217v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 10:24:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 15:24:20.567122
• Title: Region-Aware Exposure Consistency Network for Mixed Exposure Correction
• Title（参考訳）: 混合露光補正のための地域対応露光整合ネットワーク
• Authors: Jin Liu, Huiyuan Fu, Chuanming Wang, Huadong Ma
• Abstract要約: 本研究では,複合露光処理が可能な領域対応露光補正ネットワーク(RECNet)を提案する。 混合露光シナリオの局所的特徴を露光不変の特徴空間に効果的に変換する領域認識型露光モジュールを開発した。 本研究では,地域間露光連続性と地域間露光連続性の制約下での露光コントラスト正則化戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.30138794484646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exposure correction aims to enhance images suffering from improper exposure to achieve satisfactory visual effects. Despite recent progress, existing methods generally mitigate either overexposure or underexposure in input images, and they still struggle to handle images with mixed exposure, i.e., one image incorporates both overexposed and underexposed regions. The mixed exposure distribution is non-uniform and leads to varying representation, which makes it challenging to address in a unified process. In this paper, we introduce an effective Region-aware Exposure Correction Network (RECNet) that can handle mixed exposure by adaptively learning and bridging different regional exposure representations. Specifically, to address the challenge posed by mixed exposure disparities, we develop a region-aware de-exposure module that effectively translates regional features of mixed exposure scenarios into an exposure-invariant feature space. Simultaneously, as de-exposure operation inevitably reduces discriminative information, we introduce a mixed-scale restoration unit that integrates exposure-invariant features and unprocessed features to recover local information. To further achieve a uniform exposure distribution in the global image, we propose an exposure contrastive regularization strategy under the constraints of intra-regional exposure consistency and inter-regional exposure continuity. Extensive experiments are conducted on various datasets, and the experimental results demonstrate the superiority and generalization of our proposed method. The code is released at: https://github.com/kravrolens/RECNet.
• Abstract（参考訳）: 露光補正は、不適切な露光に苦しむ画像を強化し、良好な視覚効果を達成することを目的としている。 最近の進歩にもかかわらず、既存の手法は一般的に入力画像の露出過多や露出過多を軽減し、混合露光で画像を扱うのに苦慮している。 混合露光分布は非一様であり、様々な表現をもたらすため、統一されたプロセスで対処することは困難である。 本稿では,地域別露光表現を適応的に学習し,ブリッジすることで,混合露光を処理できる効果的な地域対応露光補正ネットワーク(RECNet)を提案する。 具体的には,混合露光による課題に対処するために,混合露光シナリオの地域的特徴を効果的に露光不変特徴空間に変換する領域認識露光モジュールを開発した。 同時に、露光除去操作が識別情報を必然的に減少させるため、露光不変特徴と未処理特徴を統合して局所情報を復元する混合スケール復元ユニットを導入する。 さらに,グローバル画像における一様露光分布を実現するために,地域内露光一貫性と地域間露光連続性の制約下での露光コントラスト正規化戦略を提案する。 様々なデータセットについて広範な実験を行い,提案手法の優越性と一般化を実証した。 コードはhttps://github.com/kravrolens/recnet。

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